opencv-python获得手口眼轮廓代码

下面是一份使用OpenCV-Python库实现手口眼轮廓获取的示例代码，供您参考：

import cv2

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载人脸关键点检测器
facial_landmark_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_mouth.xml')

# 加载眼睛检测器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

# 加载手部检测器
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_hand.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 对于每个检测到的人脸
for (x,y,w,h) in faces:
    # 绘制人脸矩形框
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    
    # 在人脸区域内检测口部关键点
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    mouth = facial_landmark_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (mx,my,mw,mh) in mouth:
        # 绘制口部矩形框
        cv2.rectangle(img,(x+mx,y+my),(x+mx+mw,y+my+mh),(0,255,0),2)
    
    # 在人脸区域内检测眼睛
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        # 绘制眼睛矩形框
        cv2.rectangle(img,(x+ex,y+ey),(x+ex+ew,y+ey+eh),(0,0,255),2)
    
    # 在人脸区域内检测手部
    hands = hand_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (hx,hy,hw,hh) in hands:
        # 绘制手部矩形框
        cv2.rectangle(img,(x+hx,y+hy),(x+hx+hw,y+hy+hh),(255,255,0),2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这份代码使用了OpenCV预训练的Haar级联分类器来检测人脸、口部、眼睛和手部，您需要先下载并安装这些分类器。此外，由于每张图像的光照、角度等因素都可能影响检测效果，因此您可能需要进行一些参数调整和优化。